Collaboration, Digitalisierung

Wo bleibt das Geld? Zahlungsausfälle durch Künstliche Intelligenz mit Debitoren-Scoring verhindern

Max Heppel20.10.2021

Wie der Finanzbereich den digitalen Wandel für sich nutzen kann

Ein digitalisiertes Unternehmen erfordert neue Kompetenzen und Prozesse. Wie schnell sich der Finanzbereich dabei den neuen Bedingungen anpassen kann, ist entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Der Erfolg einer digitalen Finanzabteilung hängt maßgeblich von der Effizienz der Finanzprozesse und der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Die klassischen Finanzprozesse eignen sich optimal für die Automatisierung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Dank smarter Technologien kann das Finanzteam nicht nur sehr viel effizienter arbeiten, sondern auch deutlich bessere Erkenntnisse für erfolgskritische Managemententscheidungen gewinnen. Außerdem bietet eine Umstellung die Chance, die Qualität in der Kundenbetreuung zu verbessern und die Servicegeschwindigkeit zu erhöhen. So profitieren Unternehmen, Mitarbeiter*innen und Kunden gleichermaßen vom Einsatz moderner Technologien.

Intelligente Bonitätseinschätzung durch Debitoren-Scoring

Um Forderungsausfälle und Cashflow-Probleme zu vermeiden ist es entscheidend, die Bonität und die Zahlungsfähigkeit von Kunden richtig einzuschätzen. Die meisten Unternehmen haben erkannt, dass es nicht sehr effektiv ist, sich bei Kreditentscheidungen auf subjektive Urteile oder Meinungen zu verlassen. Deshalb haben Unternehmen damit begonnen, die riesigen Datenmengen, die sie über das Zahlungsverhalten ihrer Kunden haben, zu nutzen. Mit KI-gestützten Vorhersagen kann genau beantwortet werden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Kunde in Verzug gerät.

Mittlerweile wurden ausgefeilte Modelle entwickelt, die Daten aus verschiedenen Quellen sowohl im B2B als auch im B2C Umfeld nutzen. So werden z. B. Analysen von Transaktionsdaten oder von relationalen Verhaltensdaten und Trends im Zahlungsverhalten der Kunden, sowie Informationen zum Branchenumfeld und Wirtschaftsauskünfte miteinander verknüpft. Derartige KI-Modelle vermitteln ein genaues Bild der Zahlungsfähigkeit eines Kunden. Die KI-gesteuerten Modelle arbeiten mit einem Scoring-System, mit deren Hilfe Kunden auf Grundlage Ihrer Bonität und Zahlungsmoral eingestuft werden können. Auf dieser Grundlage erfolgt dann die Schätzung der Wahrscheinlichkeiten eines Zahlungsausfalles.

Was steckt hinter einem Scoring-Modell?

Eine transparente Darstellung und automatisierte Analyse von komplexen Sachverhalten auf Basis aktueller Daten bildet die Grundlage für ein optimiertes Forderungsmanagement.

Die KI-basierte Analyse des Zahlungsverhaltens ist dabei ein vielversprechendes und relevantes Verfahren. Durch die Zahlungshistorie jedes einzelnen Kunden können Aussagen über die künftige Zahlungszuverlässigkeit oder mögliche Zahlungsausfälle gemacht werden. Zahlt ein Kunde beispielsweise schon seit längerer Zeit seine Rechnungen nicht oder nur nach mehrfacher Mahnung, ist die Gefahr groß, dass dem Kunden die Insolvenz droht. Wer solche Szenarien früh erkennt, kann den Schaden klein halten oder im besten Fall ganz abwenden. Basierend auf den historischen Daten wird durch fortgeschrittene Analyseverfahren und Algorithmen eine Mustererkennung entwickelt, die genau diese Szenarien prognostiziert.

So kann man – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand – einem bevorstehenden Zahlungsausfall entgegenwirken und das reaktive Forderungsmanagement zu einem präventiven Instrument transformieren.

Weitere Anwendungsfälle von KI im Finanzwesen

Betrugserkennung und -prävention: KI-basierte Tools analysieren Daten in Echtzeit und erkennen Unregelmäßigkeiten in den Aktivitäten, um Betrugsfälle zu erkennen und vorherzusagen. Datensätze mit einer hohen Betrugswahrscheinlichkeit werden dann an das zuständige Team weitergeleitet, das entscheidet, ob es sich tatsächlich um einen versuchten Betrug handelt.

Unternehmensplanung: Ursachen und Zusammenhänge im Unternehmen erkennen und steuern – mit Predictive Analytics entstehen durch Mustererkennung Prognosen zur zukünftigen Geschäftsentwicklung. Diese Forecasts werden in Szenarien-Analysen eingesetzt, um daraufhin datenbasierte Handlungsempfehlungen zu erhalten und die Reaktionsfähigkeit im Unternehmen zu erhöhen.

Automatisieren von Betriebsabläufen: KI-Tools werden auch eingesetzt, um tägliche Aufgaben wie Genehmigungsworkflows, Berichterstellung und interne Kommunikation zu automatisieren. Sie können tägliche Berichte erstellen, in denen wichtige Kennzahlen wie Forderungen, Verbindlichkeiten, Gewinnziele und Aktienkursentwicklungen nachverfolgt werden und diese automatisch per E-Mail an die entsprechenden Interessengruppen senden. Abweichungen von festgelegten Zeitspannen in Genehmigungs- und Bestätigungsworkflows können automatisch ermittelt und in einer automatisierten Eskalation nachverfolgt werden.

Fazit

Innovativdenkende Finanzexperten haben schon lange erkannt, dass Data Analytics gerade für den Finanzbereich immense Potenziale bietet. Wer frühzeitig auf den Trend setzt, sichert sich bereits jetzt die Wettbewerbsfähigkeit der Zukunft.

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Autor:
Max Heppel
Business Development Manager Data & Analytics